Título:
Diseños experimentales y modelos espaciales y/o temporales en sistemas productivos agrícolas, ganaderos y forestales
Otros títulos:
Coordinador:
Director:
Compilador:
Autor:
Borges Mira, Alejandra
Tutor:
Terra, José
Dixon, Philip
Dixon, Philip
Tipo de documento:
Tesis de doctorado
Editor:
Palabras clave:
Eficiencia de diseños experimentales
Modelos mixtos
Variabilidad espacio-temporal
Modelos mixtos
Variabilidad espacio-temporal
Descriptores:
CAMPO NATURAL
DISEÑO EXPERIMENTAL
MODELOS
DISEÑO EXPERIMENTAL
MODELOS
Año de publicación:
2022
Contenido:
Resumen:
Uno de los principales objetivos de la experimentación agronómica es obtener datos
confiables que permitan establecer comparaciones entre tratamientos y poner a prueba las
hipótesis de trabajo. Para cumplir este objetivo se necesitan experimentos bien diseñados y
planificados, así como una estrategia de análisis de los datos que contemple los factores de
diseño e información adicional relevante, especialmente en ensayos a campo de gran tamaño
evaluados por varios años, donde se pueden generan correlaciones en el espacio y/o en el
tiempo en las variables de interés. El propósito de esta investigación fue evaluar la eficiencia
de diseños experimentales con diferente grado de complejidad y el ajuste de modelos
espaciales, temporales y espacio-temporales en experimentos con diferentes cultivos,
buscando evitar sesgos en las estimaciones de varianza y un control adecuado de la tasa
empírica de error de tipo 1. Los resultados más relevantes de este trabajo muestran que
cuando la heterogeneidad del terreno experimental es alta y el tamaño del experimento es
grande, la elección del diseño experimental se vuelve esencial para obtener estimaciones
precisas y con mayor exactitud. Una vez elegido el diseño experimental, la modelización
espacial de la correlación entre unidades experimentales mejora aún más el desempeño del
diseño elegido. Estas mejoras pueden estar acompañadas de errores estándar insesgados y un
correcto control de la tasa de error empírica de tipo 1, dependiendo en gran medida del
modelo elegido para estimar la correlación espacial de la variable de respuesta.
Adicionalmente, cuando el número de repeticiones es alto, se pueden obtener buenos
resultados más allá del modelo espacial preferido. Por otro lado, cuando se incluyen
correlaciones espaciales intraparcelarias, la ventaja del uso de modelos espaciales no es tan
clara. En el caso de parcelas en ensayos forestales, la inclusión de la correlación espacial
entre árboles de una misma parcela significó grandes incrementos en la precisión de las
comparaciones entre medias de tratamientos, lo que logró reducciones del error estándar de
la diferencia de medias de hasta 40 %. Sin embargo, en ensayos sobre campo natural con
parcelas de gran tamaño, las ventajas casi no se evidenciaron. Estas diferencias entre
ensayos pueden deberse a la escala a la cual se manifiestan esas correlaciones espaciales, al
número de submuestras por parcela y al efecto de los tratamientos sobre la distribución
espacial de las variables de interés.
Descripción:
Editorial:
Udelar. FA
EN:
Financiadores:
Citación:
Borges Mira, A. Diseños experimentales y modelos espaciales y/o temporales en sistemas productivos agrícolas, ganaderos y forestales [en línea] Tesis de doctorado. Montevideo : Udelar. FA, 2022
Citación:
metadata.cc.license.name:
Documento del Gobiberno:
URI:
https://hdl.handle.net/20.500.12008/35708
ISBN:
e-ISBN:
ISSN:
ISMN:
Otros identificadores:
Título Obtenido:
Doctora en Ciencias Agrarias
Facultad o Servicio que otorga el Título:
Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Agronomía. Unidad de Posgrados y Educación Permanente
Licencia:
Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
Cobertura geográfica:
Uruguay, Treinta y Tres
Cobertura temporal:
metadata.dc.relation.IsVersionOf:
Clasificación:
Es versión de:
Colecciones:
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